论文 AIGC 降重的原理可以概括为一句话:
“先锁定核心概念,再打散 AI 特征,最后注入人类指纹。”语义解析:
系统基于 Transformer/BERT 把文本转成高维向量,通过注意力机制识别「AI 模板」——如过长平滑句、固定连接词、低困惑度分布 。语义重构:
在保持专业术语的前提下,执行同义词替换、主动被动互换、长短句拆分、逻辑顺序微调,让语言特征偏离 AI 统计分布 。风格重铸:
用生成式模型或 GAN 引入人类常见的情感波动、句式跳跃和口语化过渡,使文本风格接近真人写作 。多目标优化:
通过加权算法同时优化「语义保真度 + 语言流畅度 + 文本新颖度」,确保降重后 AIGC 率 ≤10%,且学术逻辑不变 。